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面向OSD語言檢測對照表的匹配定位算法[其他][其他]

OSD語言自動化檢測系統(tǒng)需要將識別輸出與標準對照表進行比對來確定最終結果，關鍵就在于能否實現(xiàn)精確匹配定位。因此，對經(jīng)典的單模式匹配BM算法和多模式匹配AC算法分析研究，結合Excel表的編碼方式和特點，提出了一種針對Excel表的精準匹配定位算法。該算法利用Excel表成行成列的使用特點，將表格單列內容以三行并一組方式組合，根據(jù)三行總字數(shù)N和中間行字數(shù)M進行分類，利用單模式匹配方法進行匹配定位。分析驗證表明，該算法相對于BM算法、AC算法匹配次數(shù)更少，定位精確度更高。

發(fā)表于：8/31/2021

基于證據(jù)理論的特征值之比協(xié)作頻譜感知算法[其他][其他]

針對單節(jié)點頻譜感知容易受到多徑效應、隱蔽終端、路徑損耗等因素影響，提出了一種基于證據(jù)理論的特征值之比協(xié)作頻譜感知算法。該算法以特征值之比檢測法作為本地感知結果，通過基礎概率分配(BPA)函數(shù)計算出可信度發(fā)送給融合中心，融合中心根據(jù)D-S證據(jù)理論融合規(guī)則進行數(shù)據(jù)融合與判決。仿真結果表明,該算法對比于相關算法，在一定程度上抵抗惡意攻擊性能，具有較高的安全性，在低信噪比的環(huán)境下或者虛警概率高于0.6的環(huán)境下時，該算法的檢測概率更加突出，并且該算法還具有較高能效。

發(fā)表于：8/31/2021

基于單因素方差分析的密碼算法統(tǒng)計檢驗[其他][其他]

在密碼學范疇中，隨機序列常作為密鑰、初始向量或算法參數(shù)使用。隨機序列的隨機性最終決定了整個密碼系統(tǒng)的安全性，因此在密碼技術中占有重要位置。對于良好的密碼算法產(chǎn)生的密文序列，應無法通過統(tǒng)計學方法進行區(qū)分。首先對7種經(jīng)典密碼算法生成的密文序列進行NIST隨機性檢驗，統(tǒng)計失敗次數(shù)；然后關于密碼算法進行單因素方差分析，檢驗結果在統(tǒng)計學上無顯著差異。此統(tǒng)計檢驗可作為評價密碼算法好壞的指標之一。

發(fā)表于：8/31/2021

基于無線通信的智能家居設計[通信與網(wǎng)絡][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著科技的迅速發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)時代的到來，人們對居住的環(huán)境也有了更高要求，智能家居技術日新月異。提出一款結合STM32開發(fā)平臺和中國移動云平臺的無線通信智能家居設計，相比傳統(tǒng)智能家居，本設計采用串口、Wi-Fi相結合的方式，擺脫了有線傳輸?shù)膹碗s性，通過MATLAB對監(jiān)控到的數(shù)據(jù)采用歸一化算法分析，用戶可通過云平臺實時監(jiān)控傳感信息，實現(xiàn)對家庭設備的智能控制。

發(fā)表于：8/31/2021

基于平移窗運動想象腦電信號活動段提取[其他][其他]

為了迅速、準確地識別運動想象的腦電信號，提出了一種基于平移窗的運動想象腦電信號活動段提取方法。該方法對運動想象腦電信號Mu/Beta節(jié)律的事件相關同步化/去同步化(ERS/ERD)特征進行檢測，提取ERS/ERD特征明顯的時段；再利用統(tǒng)計量進行特征提取，通過Classify分類器進行信號分類。利用2003年BCI競賽data set Ⅲ進行測試，分類準確率達到83.571 4%。該方法可以評價受試者的腦活動狀態(tài)，提高運動想象腦電信號的識別準確率，對腦-機接口實時控制系統(tǒng)的研究有一定的幫助。

發(fā)表于：8/31/2021

低噪聲低功耗3階復數(shù)濾波器的設計[其他][其他]

采用UMC 40 nm CMOS工藝，設計了一款低噪聲低功耗的3階復數(shù)濾波器。利用FLFB(Follow-the-Leader-Feedback)結構良好的噪聲特性，并以勞斯-霍爾維茨穩(wěn)定性判據(jù)為理論依據(jù)，采用相位裕度僅為36.8°的運放，達到低噪聲低功耗的優(yōu)化目的。仿真結果表明：濾波器的帶寬可調范圍為0.98～1.92 MHz，中心頻率0.68～1.34 MHz可調，通帶內噪聲90.6 μV，無雜散動態(tài)范圍73.7 dB，鏡像抑制比28.4 dB，此時總功耗為1.33 mW。

發(fā)表于：8/31/2021

一種帶有DAC失配整形的高精度Sigma-Delta調制器[其他][其他]

為減小生理信號采集應用中儀表放大器的設計難度，需在低功耗、小信號帶寬的前提下大幅度提高模數(shù)轉換單元的精度和動態(tài)范圍以作補償。為此，面向生理信號采集應用，實現(xiàn)了一種帶前饋結構的高精度三階五比特Sigma-Delta調制器，其不需要復雜的OTA結構和過高的過采樣率，且功耗較低，并將二階噪聲整形動態(tài)元件匹配方案應用于DAC中，以避免多比特量化造成的非線性諧波失真。該Sigma-Delta調制器采用SMIC 0.18 μm CMOS標準工藝，在1 MHz的采樣率，1 kHz的信號帶寬內，峰值SNDR達到111 dB，動態(tài)范圍達到120 dB，有效位數(shù)達到18 bit，工作電源電壓為1.8 V，整體功耗為0.87 mW。

發(fā)表于：8/31/2021

仿真看世界之650V混合SiC單管的開關特性[電子元件][其他]

　　英飛凌最近推出了系列650V混合SiC單管（TO247-3pin和TO-247-4pin）。用最新的650V/SiC/G6/SBD續(xù)流二極管，取代了傳統(tǒng)Si的Rapid1快速續(xù)流二極管，配合650V/TS5的IGBT芯片（S5/H5），進一步優(yōu)化了系統(tǒng)效率、性能與成本之間的微妙平衡。

發(fā)表于：8/31/2021

基于背景直方圖的Staple目標跟蹤算法[其他][其他]

針對Staple算法在由于相機運動出現(xiàn)模糊情況下跟蹤精度下降的問題，提出一種基于背景權重直方圖的改進Staple目標跟蹤算法。首先，針對傳統(tǒng)顏色直方圖忽略空間性的問題，提出對直方圖引入位置權重；其次，利用背景區(qū)域顏色直方圖抑制背景信息對目標區(qū)域直方圖的影響，提出引入背景權重直方圖，并完成直方圖分類器的構建。該算法在OTB2015測試集上與其他5個先進算法進行實驗比較，結果表明在距離精度和成功率上總體效果相對Staple分別提升了3.7%和2%。

發(fā)表于：8/31/2021

基于CNN-LSTM的支撐電容容值軟測量[其他][其他]

實時監(jiān)測功率變流器中支撐電容的老化狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并更換存在缺陷的電容，對提高功率變換器的可靠性具有重要意義?；谙嚓P電壓電流數(shù)據(jù)，通過建立數(shù)據(jù)集，確定網(wǎng)絡模型參數(shù)和模型訓練，最終得到基于CNN-LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并通過不同工況下的數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡模型的準確性進行了驗證。結果表明，該模型可對電容容值進行可靠預測。

發(fā)表于：8/31/2021

意圖網(wǎng)絡研究綜述[其他][其他]

為應對快速變化的業(yè)務和用戶需求，業(yè)界提出了意圖網(wǎng)絡。意圖網(wǎng)絡使用自然語言直接描述“業(yè)務意圖”并將其自動轉譯為網(wǎng)絡可執(zhí)行的策略及操作，從而降低了網(wǎng)絡管理的復雜性，大幅提高了運維效率，也很大程度上節(jié)省了人工。廣泛和深入地調研了意圖相關的項目和研究，介紹了意圖的概念和描述、意圖的北向接口、意圖和策略的關系以及具有代表性的意圖網(wǎng)絡框架，并討論了意圖網(wǎng)絡部署和應用所面臨的主要挑戰(zhàn)，旨在為讀者研究意圖網(wǎng)絡提供一個綜合視圖。

發(fā)表于：8/31/2021

基于NOMA的RIS與DF中繼對比研究[其他][其他]

面向5G-Advanced和6G移動通信系統(tǒng)深度覆蓋需求，提出基于非正交多址接入(NOMA)的智能超表面(RIS)和解碼轉發(fā)(DF)中繼解決方案，通過系統(tǒng)建模、容量分析和能效分析，對比基于NOMA的RIS和DF中繼方案的性能增益。典型場景下的數(shù)值仿真與對比分析表明，隨著陣元數(shù)目的增大，相比于DF中繼，RIS方案的能效增益逐漸增大。

發(fā)表于：8/31/2021

如何借助Virtual Antenna技術克服Wi-Fi產(chǎn)品天線與射頻設計挑戰(zhàn)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡]

　　Ignion的專有Virtual Antenna?技術把復雜的天線和射頻設計、測試和組裝過程，簡化為基于小型化、標準化和芯片式天線的軟件定義配置和表面貼裝工藝，幫助包括Wi-Fi在內的天線與系統(tǒng)工程師省時省力省錢。Wi-Fi設備制造商可以盡享標準化芯片式天線產(chǎn)品的便利性，媲美定制天線的高性能。

發(fā)表于：8/31/2021

6G通信感知一體化架構與技術研究[其他][其他]

從2019年5G標準和設備逐步成型，通信業(yè)務向著產(chǎn)業(yè)化、多元化的趨勢逐漸清晰化，從而催生了新通信系統(tǒng)研究。6G作為新一代通信系統(tǒng)，從服務全面性和精細度都進行了深度和廣度的擴展。目前6G備選技術已經(jīng)有THz技術、大規(guī)模天線、IRS和通信感知融合等，其中通信和感知一體化在2021年初成為6G重點研究技術，其通過復用通信和感知架構與信號進行一體化通信和感知，可以極大地減少系統(tǒng)的冗余部署。從6G通信感知一體化的研究需要性、架構和技術研究幾個方面展開分析，從而可以較為全面地介紹6G通感融合的可行性及重點研究方向。

發(fā)表于：8/31/2021

使用半自動化工具改進電源設計--實現(xiàn)快速高效設計的五個步驟[電源技術][工業(yè)自動化]

　　由于沒有典型的應用，設計正確的電源既重要又復雜。雖然尚未完全實現(xiàn)電源設計的自動化，但目前已存在一系列半自動化工具。本文通過電源設計過程的五個關鍵步驟詳細介紹如何使用半自動化設計工具。這些工具對于電源設計工程師新手和專家都很有價值。

發(fā)表于：8/31/2021